A随机初始化,并用训练数据来学习更新。 Simple RNN Model 激活函数使用双曲正切激活函数(hyperbolic tangent function )用了这激活函数后,每次更新h之后,都会将h中的参数恢复到-1与1之间。 其中参数矩阵A的大小为 shape(h) * [ shape(h) + shape(x) ] LSTM Model LSTM结构比simle
(三)模型架构 Model 类构建了核心的 MRNN 模型。在模型初始化过程中,定义了如嵌入层(embedding)、输入(inputs)等变量。例如: class Model(object): def __init__(self, is_training, config, data): with tf.device("/cpu:0"): self.embedding=tf.get_variable("embedding",[config.vocab_size, config....
(三)模型架构 Model 类构建了核心的 MRNN 模型。在模型初始化过程中,定义了如嵌入层(embedding)、输入(inputs)等变量。例如: class Model(object): def __init__(self, is_training, config, data): with tf.device("/cpu:0"): self.embedding = tf.get_variable("embedding", [config.vocab_size, co...
环境准备主要包括选择合适的编程语言、深度学习框架、硬件环境等。 编程语言:Python是深度学习中广泛使用的语言,有丰富的库和社区支持。 深度学习框架:PyTorch是一种流行的开源框架,具有强大的灵活性和易用性。 硬件要求:GPU加速通常可以显著提高训练速度。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 安装P...
(三)模型架构Model 类构建了核心的 MRNN 模型。在模型初始化过程中,定义了如嵌入层(embedding)、输入(inputs)等变量。例如: class Model(object): def __init__(self, is_training, config, data): with tf.device("/cpu:0"): self.embedding = tf.get_variable("embedding", [config.vocab_size, conf...
compile(optimizer='adam', loss='mse') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=32) # 使用 RNN 模型进行预测 train_predictions = model.predict(X_train) test_predictions = model.predict(X_test) model.summary: test_predictions: 2.6 预测效果展示 # 绘制测试集预测结果的折线图 plt....
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') 总结 使用PyTorch构建RNN模型涉及多个步骤,包括定义模型结构、初始化、训练和评估。本节通过详细的代码示例和解释为读者提供了一个全面的指南,可以用来构建自己的RNN模型。在理解了基本的RNN之后,读者还可以进一步探索更复杂的变体,如LSTM、GRU和双向RNN。
# 示例:使用模型进行预测test_input = torch.tensor([[70,80,90]]).float().unsqueeze(2)# 输入最后3个时间步predicted_output = model(test_input)print(f'Predicted next value:{predicted_output.item()}') 总结 通过本教程,你学会了如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的循环神经网络(RNN),并在一个...
np.random.seed(10)model=RNNNumpy(vocabulary_size)o,s=model.forward_propagation(X_train[10])print o.shape printo(45,8000)[[0.000124080.00012440.00012603...,0.000125150.000124880.00012508][0.000125360.000125820.00012436...,0.000124820.000124560.00012451][0.000123870.00012520.00012474...,0.000125590.000125880.000125...
# 保存模型torch.save(model.state_dict(),'model.pth') 总结 使用PyTorch构建RNN模型涉及多个步骤,包括定义模型结构、初始化、训练和评估。本节通过详细的代码示例和解释为读者提供了一个全面的指南,可以用来构建自己的RNN模型。在理解了基本的RNN之后,读者还可以进一步探索更复杂的变体,如LSTM、GRU和双向RNN。